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印象 ✕ 例

に関する学び

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問いをどう捉える？ 私が今回実感したことは、まず「問い」を立てる重要性です。具体的には、問いを言語化することで自分の方向性が定まり、その後の検討に一貫性が持たせられる点が大きなポイントです。また、問いを記録することで、後になって論点がずれることを防ぎ、さらにそれを他者と共有することで、常に認識のすり合わせができる点も大切だと感じました。 イシュー設定は難しい？ しかし、実際にはイシューを設定する作業が容易ではありません。なぜなら、問いを作るためには脳内のエネルギーを費やす必要があり、また他者との調整にも労力が必要となるため、ついその作業を回避してしまいがちです。それでも、実際に取り組んでみると、設定に対する投資よりも得られる効果が大きいと実感できるため、重要なテーマに対してはその投資を惜しまず行う価値があると考えています。 実践事例から何を学ぶ？ さらに、実践演習のケーススタディにおいて、あるファストフードチェーンの事例が印象に残りました。具体的には、初めに「客離れ」の問題に取り組み、その後で「客単価」の向上に注力したという順序が採用されていた点に興味があります。もしこの順番が逆になっていた場合、どのような結果になっていたのかを考えると、問題解決のプロセスにもメリハリが必要であると再認識しました。

仮説の基本は何？ 今回の学習で、仮説について深く学びました。仮説とは、ある論点に対して一時的に立てる答えのことで、例えば、ノンアルコール商品の販売増加を見る際、対象となる消費者をビールが好きな運転者や妊婦などに分けて分析する、といった考え方が応用できると感じました。 仮説の役割はどう？ また、仮説には問題解決のための仮説と、結論を導くための仮説があることを理解しました。時間軸として、過去、現在、将来の視点で検討していくこともポイントでした。 売れる理由は何？ 具体的な例として、①なぜある商品が売れるのか、または売れていないのかについての仮説では、若い世代に人気で刺激的ではない味が影響している可能性や、商品が不安定なために安定した需要を得られていないのではないかといった視点が挙げられました。②なぜある地域や取引先で売れるのか、あるいは売れていないのかを考える際には、その地域に若い人が多いのか、高齢者が多いのかという点が仮説の根拠になり得るという点が印象的でした。 検証データはどう活かす？ さらに、仮説を検証するためには比較可能なデータ収集が不可欠であり、アンケートを実施する際の設問項目の考え方や、どのようなアンケート内容が仮説と結論を結びつけるのに適しているかという点にも関心を持ちました。

問いをどう理解する？ 「問いを立てる」という言葉について、普段の言い回しとは異なり、初めはピンと来なかったものの、ライブ授業の具体例を通じて理解が深まりました。YESかNOで答えられる問いを設定することで、その答えに対する論拠や分析が求められ、論理的な説明が自然と身につくと実感しています。これまでの日々の業務にも通じる部分があり、改めてその意義を認識することができました。 フレームワークの再確認は？ また、これまでシステム開発の現場で漠然と使っていた思考のフレームワークが、今回の学習を通じて再確認できた点も大きな収穫です。部署内で複数のシステム開発案件のレビューを行った際に、報告内容が論理的でない場面に直面することがあり、状況を整理するためにこのフレームワークを意識的に活用できそうだと感じました。さらに、事業計画の立案や部下のサポートにも、今までの経験にとらわれない新たな視点を加える上で大いに役立ちそうです。 イシューリストをどう見る？ ライブ講義で紹介されたイシューリストの作成方法も非常に印象的でした。日常業務では緊急度の高いものが優先され、本来注目すべき課題が見落とされがちですが、イシューリストを作成し定期的に見直すことで、重要な問題点を把握し、対処策を検討する体制を整えられると感じました。

問いの重要性は？ 「問い」から始めるという視点が、今回の学びの中で特に印象に残りました。まず、常に「今何を考えているのか」を自分自身に問いかけることで、単に身近な情報に頼るのではなく、目的や目標を明確にしながら考える重要性を再認識しました。 自己評価の見方は？ また、思考のプロセスにおいては、自分の考えを客観的に評価する「もう一人の自分」を育てることが大切だと感じました。具体と抽象の動きを意識的に行うことで、より広い視点からアイディアを整理・展開し、最終的に論理的な結論に導くための自己チェックが可能になります。 実践から何を学ぶ？ 具体例としては、week1で実践した「自分の思考をチェックするもう一人の自分を育てる」と「具体と抽象のキャッチボール」を通じて、発想を広げる効果を実感しました。また、week6に学んだ「今何を考えているのかを自問する」手法は、常に問いを軸に考える習慣の大切さを改めて感じさせるものでした。 議論はどう進む？ 普段の議論や施策の検討においても、まずは明確な問いを立て、その問いに沿って具体的なアイディアと抽象的な概念を行き来させながら自分自身の考えをチェックすることは、よりクリエイティブで実効性のある結論にたどり着くための有効な方法だと感じます。

視覚化のコツは何？ 今回の講座を通じて、視覚的に分かりやすい図表の作成や、元データを複数の視点で分解してグラフ化する手法を学びました。情報を可視化することで、データの本質に迫ることができ、分析の精度が高まる点が非常に印象的でした。 分解視点はどう活かす？ また、データの分解方法として、When（時間）、WHO（人）、HOW（手段）の視点を活用し、仮説を立てながらデータを読み解くアプローチは、理論と実践をうまく結びつけると感じました。こうした手法により、伝えたい内容を論理的に整理し、より明確に説明できるようになると思います。 情報分解の秘訣は？ さらに、MECEの考え方を用いて情報を漏れなく、ダブりなく分解する技術についても学びました。層別分解、変数分解、プロセス分解といった具体的な切り口を通して、第三者にも分析の背景や意図を的確に伝える方法を身につけることができました。 課題抽出はどう確認？ 最後に、アンケート結果や経費使用の分析を通じて、課題の抽出と適正な施策検討につなげる事例は、実務における分析の重要性を改めて認識させられる内容でした。自分自身でデータを作成する際や、他者のデータを検討する際に、適切な分解と背景の説明が説得力を高めるポイントであると感じました。

数値とビジュアルの関係は？ データ比較の際、数字に注目し、その数値をビジュアル化することで、数式に基づく関係性を把握することの重要性を学びました。大量データの分析では、目的を明確にした上で仮説を立て、データ収集を経てその検証を行うプロセスが大切であると感じました。また、分析する際には、単純平均だけでなく加重平均や中央値、さらには散らばりを示す標準偏差といった代表値を活用することで、より深い理解が得られると実感しました。 散らばりの意味は？ 特に、データの散らばりに注目することで、数値の乖離をどのように防ぐかという点が印象に残りました。数値の集約や分布の理解は、分析の精度向上に大きく寄与すると考えています。 売上推移の分析は？ 実績報告書の作成においては、単月売上や累計売上の推移を把握するため、商品別や販売先別の分析が有効であると思います。各取引先に対する実績や、特定商品の業績分析を行う際には、加重平均や中央値を用いて売上の平均成長率を求め、業績の変動理由について目的に沿った仮説を立て、データ収集と検証をする手法が有用だと感じました。 分布の理解は？ また、正規分布の説明では、標準偏差に関する具体例の一部が分かりにくかったため、さらなる理解を深める必要があると感じました。

グラフや色の選び方の重要性は？ 私が今週の学習で特に印象に残ったのは、伝えたい要素に応じて適切なグラフや色、アイコンを利用することの重要性と、相手に情報を探させないことの大切さです。情報を詰め込みすぎてしまう傾向があるため、「ぱっと見でわかる」スライドを作成することを心がけたいと思いました。また、スライド作り自体が工数の大きい作業であることを意識し、「本当にスライドで伝える必要があるか」をよく考えた上で、作業計画を立てるべきだと再認識しました。 効果的な資料作成法を考える 例えば、クライアントへの現状報告や打ち手提案の際には、先月との比較が一目でわかる資料や、競合他社との比較を可視化した資料を作成したいと思います。さらに、相手に読んでもらえる文章にするために、メールの題名をキャッチーなコピーにすることや、見出しを工夫することが重要だと感じました。 スライドのメッセージを明確にするには？ フォントなどは社内規定があるため、それを遵守した上で、「このスライドは何を伝えたいのか」を作成前に明確にすることが重要です。また、資料を作成する際には、この情報が何の根拠によるものかを必ず意識していくつもりです。読者にとって理解しやすいように、1スライド1情報で作成することを心がけたいです。

借金はどう捉える？ 財務諸表が人間の体格になぞらえられているというアナロジーは、とても分かりやすく感じました。借金を脂肪に例える表現も印象的で、これが必ずしも悪いものではなく、銀行から資金調達できるということは一つのステータスであり、信頼性の証ともなり得ると理解しました。重要なのは、提供したい価値を生み出すために必要な投資規模を把握し、その資金調達手段として借金を活用すること、そして返済計画を明確にすることで無理のない資金運用を実現する点だと思います。 循環の仕組みは？ また、社内研修を企画する際には、ビジネスモデルとバランスシートの特徴を関連付け、損益計算書の利益が純資産にどのように組み入れられているかという循環を整理することが効果的だと感じました。さらに、その循環を実感できるよう、経年変化を踏まえた説明を加えることや、競合のデータとも比較することで、資料全体の説得力を高める手法が有用だと考えます。 銀行選びの視点は？ 先日、ある新聞で地方銀行が都市部での融資を増やしているとの記事を拝見しました。これは、本拠地での魅力的な融資案件が少ないことへの対応策と捉えられますが、一方で、融資を受ける企業がどのような観点で銀行を選んでいるのかという点にも大変興味をそそられました。

戦略思考の価値は？ 戦略思考とは、複雑な状況をできるだけシンプルに整理し、わかりやすく説明できる能力であると感じました。仕事に限らず、プライベートでもこの思考方法を取り入れることで、自然とその考え方が身につくのではないかと思います。 技術活用の意義は？ また、参加者の方が紹介されていた、生成AIやDXツールを利用して「捨てる」理由を明確に示したり、シナリオプランニングの精度を高めるという事例は非常に印象的でした。私自身もこれらの方法を実践してみたいと感じています。 部署の役割を整理するには？ 現在、私が担当している部署では、業務範囲が曖昧になりがちなため、部署本来の役割や業務内容を明確にし、具体的なアクションプランに落とし込む必要があります。そのため、プラン策定に向けて以下の点を進めたいと考えています。 今後の具体的な取り組みは？ まず、これまでの成果と課題を整理するために、各担当者へのヒアリングを実施します。次に、他部署との役割の違いを明確にし、自部署に影響を与える外部環境や社内の変化についても分析します。そして、あるべき姿を明確に設定し、言語化することを目指します。最後に、部内の各チームごとに、それぞれの役割と取り組むべき課題を整理していきたいと思います。

思考の枠を越える体験とは？ ナノ単科の受講を通じて、自分がいかに思考の枠にとらわれていたかを痛感しました。これまでは、目先の業務に追われて新しい発想や視点を取り入れる余裕がありませんでした。しかし、この講座では様々なケーススタディを通じて、異なる業界の成功事例や戦略に触れることができました。 視点を変えると何が見える？ 特に印象深かったのは、視点を変えるだけで見える世界が大きく広がるということです。実際に、自社の取り組みを再評価する際に、これまでは気付かなかった改善の余地や新たな機会を見つけることができました。また、他の受講生との意見交換を通じて、異なる観点からのフィードバックを得ることができたことも、この講座の大きな収穫でした。 学んだことをどう活かす？ さらに、講師の指導が非常に具体的で明確だったため、学んだ内容をすぐに実務に活かすことができました。理論だけでなく、実践的なノウハウを学ぶことで、自分のスキルアップを実感しています。 経験がもたらした自己成長 この経験を通じて、自己成長の重要性を改めて認識し、今後も継続的に学び続けていきたいと強く感じました。ナノ単科は、単なる知識の習得にとどまらず、実際の業務での活用を考える上でも非常に有益なプログラムです。

どのフレームワークを使う？ 戦略を考える際には、3C、PEST、SWOT、バリューチェーンを用いることが、有効であると感じました。特に、チームで取り組むときには、それぞれのメンバーの主張の背景を理解し、共通の前提や目標を定めることが重要です。また、タスクを分担することにはリスクも伴うことに注意が必要です。 戦略の課題は？ 印象に残ったのは、分析自体は知っていたり、部分的に活用した経験もあったものの、しっかりと戦略にまで落とし込めていないと感じた点です。理由としては、戦略に取り組む時間を十分に確保できていないことや、適切な対策を引き出すための知識が不足していることが挙げられます。これを改善するためには、まず思考する時間を確保すること、そして日常的に成功事例を蓄積することを心掛けたいと思います。 視野をどう広げる？ また、今回学んだフレームワークを使い、自分の担当しているサービスや所属する部門、さらには会社全体といったさまざまな観点から考えてみることが、自分の視野を広げる良い練習になると感じました。まずは、現在の担当のレベルで、今回紹介された4つの分析を実施し、その結果をもとに気付きをまとめ、フレームワーク活用の際の注意点も振り返られるようにしたいと考えています。

「分かる」とはどういうこと？ 「分かる」とは、分けていくことの手段だという言葉が印象的でした。傾向が見えないことは失敗ではなく、傾向が見えないことが分かるのです。分けることに迷うなら、まず分けてみるという考え方も心に響きました。 データ視覚化の重要性とは？ また、データに対してひと手間を加えることや視覚化の重要性についても学びました。以下のポイントが特に役立ちました。 1. 全体を定義する。 2. モレなく、ダブりなく切り分けるために、年齢や時間といった目的に合った切り口に分ける。 3. 分解する切り口には、層別分解、変数分解、プロセス分解の3つがある。 データ選定の再考は必要？ さらに、自社をPRする際のデータの選定について考える際、以下の点が参考になりました。例えば、現状のパンフレットには「メディアで取り上げられた回数」を掲載していますが、そのデータがステークホルダーが欲しているデータかどうか、他に適したデータがないかを再検討することも重要です。 パンフレット制作におけるデータ活用法は？ パンフレット制作業務においても、現状データの選定理由を整理し、ステークホルダーが関心を持つデータを選定したうえで、様々な切り口でデータを分解することが求められます。